DIKW: 数据-》信息-》知识-》智慧之间的关系和工作流

#思维模型 #知识管理能力 #主题研究

• 什么是DIKW

  • Data、Information、Knowledge 和 Wisdom。
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• 数据

  • ①只是符号
  • ②不明白符号的意思、含义、用途

• 信息

  • ①知道其意思、含义
  • ②能够把抽象信息具象化
  • ③能够与其他事物相联系

• 知识

  • ①获得信息后，视角拔高，把信息相联系，形成知识网络
    
  • ②还学习操作原理

• 智慧

  • ①把实际问题抽象出基本模型
  • ②再运用知识和知识网络进行处理
  • ③即迁移运用知识（学习的最终目的）[[DIKW]]

• 怎么在工作和学习中如何使用？

  • 从知识阶层金字塔角度来说，信息、数据、知识、智慧， 我们做的数据门户和数据运营，是将结构化的信息进行数据化，资产化，给部门做决策。
  • 相同的道理，知识的学习，最终输入到大脑，训练大脑
  • 这两件事看似没有什么关联，但是原理很相似。如何找到之间的关系？ 给部门或者大脑提供源源不断的知识呢？

• 与同事一起交流知识管理

  • 展示[[notion]]的数据库使用方法，推荐使用[[obsidian]]
  • [DIKW]]模型中的：数据-》信息-》知识-》智慧之间的关系和工作流，
    • 1. 数据：用[[五彩]]、[[微信读书]]、 [[voicenotes]] 采集素材形成数据
    • 2. 信息：导入到obsidian中，用标签和双链进行染色和排序，形成线性的信息，通过[[KG笔记法]]实体、概念、原子化笔记，建立联系，形成网状的知识点
    • 3. 知识：在实际的场景中，通过检索，找到最近的解决问题路径，解决实际的问题，这就是知识
    • 4. 智慧：将重复解决行为的知识，进行抽象总结，形成和归纳出来的思维模型就是智慧，后续实践中，就可以直接使用,提升效率和办事的效率。
  • 聚焦于笔记，以及笔记之间的联系，最终通过检索解决问题， 不建议：不太在意排版和品牌展示，功能和插件研究。

• 4 视觉笔记

  • 数据、信息、知识、智慧

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